面向ASVspoof 5挑战赛的SZU-AFS反欺骗系统
声音
2024-08-20 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
本文介绍了SZU-AFS反欺骗系统，该系统针对ASVspoof 5挑战赛开放条件下的Track 1设计。该系统由四个阶段构建：选择基线模型、探索有效的数据增强（DA）方法进行微调、应用基于梯度范数感知最小化（GAM）的协同增强策略进行二次微调，以及融合两个性能最佳的微调模型的对数几率。该系统采用Wav2Vec2前端特征提取器和AASIST后端分类器作为基线模型。在模型微调过程中，研究了三种不同的DA策略：单一DA、随机DA和级联DA。此外，所采用的基于GAM的协同增强策略在数据和优化器层面同时对增强模型进行微调，帮助Adam优化器找到更平坦的极小值，从而提升模型的泛化能力。总体而言，最终融合系统在评估集上实现了0.115的minDCF和4.04%的EER。
引用
@article{arxiv.2408.09933,
title = {SZU-AFS Antispoofing System for the ASVspoof 5 Challenge},
author = {Yuxiong Xu and Jiafeng Zhong and Sengui Zheng and Zefeng Liu and Bin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.09933},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 2 figures, ASVspoof 5 Workshop (Interspeech2024 Satellite)